高德发布ABot具身体系全栈升级_五款核心模型一口气推出

7月23日，阿里巴巴集团旗下高德正式对外公布ABot具身智能体系完成全栈技术升级，并集中亮相ABot-N1、ABot-M0.5、ABot-ER、ABot-AgentOS与ABot-C0五大核心模型。本次升级全面贯通感知理解、任务决策、动作执行与长期记忆四大能力模块，显著增强机器人在开放环境中自主完成多样化任务的综合水平，象征具身智能正加速迈向系统级协同与一体化演进的新纪元。

作为全球首个覆盖“建模—训练—部署—进化”全链路的具身智能技术体系，ABot深度融合世界模型、大语言基座模型与具身Agent架构，打造了以“仿真环境训练、真实物理交互、动态记忆调度”三者循环增强为特征的自驱动进化闭环。

此次发布的五款模型精准对应机器人关键功能单元：定位与路径规划核心ABot-N1被喻为“双脚”，采用快慢双通道设计，兼顾宏观任务逻辑推演与毫秒级运动响应；操作控制基座ABot-M0.5则类比“双手”，通过解耦运动控制与操作意图，并引入帧级隐式动作表征，达成视觉、手部与步态的高度同步；具身认知中枢ABot-ER与智能执行系统ABot-AgentOS共同构成顶层决策框架——前者强化对空间语义与任务依赖关系的深度建模与推理，后者支撑人形、四足、轮式等多形态机器人平台的统一调度，并实现跨场景、跨任务的多模态终身记忆组织；而运控底层ABot-C0作为“运动神经”，面向四足机器人构建标准化行为基座，确保高层策略可稳定、低延迟地映射为精确物理动作。

当前，具身智能发展已进入由单项性能跃升转向复杂现实场景规模化落地的关键窗口期。高德依托“手—脚—脑—中枢—神经”五维一体的全栈协同范式，有效破解了传统机器人各模块能力孤立、难以联动的结构性难题，在提升实体智能体于非结构化环境中的适应性、泛化性与持续学习能力的同时，也为制造业、物流、公共服务等领域通用型机器人的产业化应用提供了可复用、可扩展的技术底座与实践路径。